【OpenCV 例程 300篇】257.OpenCV 生成随机矩阵
OpenCV 中提供了 cv.randn 和 cv.randu 函数生成随机数矩阵，也可以用于创建随机图像。函数 cv.randn 生成的矩阵服从正态分布，函数 cv.randu 生成的矩阵服从均匀分布
mysql安装(1)
binlog_group_commit_sync_delay=1000 #binlog组提交延迟时间。#binlog_group_commit_sync_no_delay_count =100 #等待延迟提交的最大事务数。
或许能用 ChatGPT 插件实现财富自由
ChatGPT 插件有非常广阔的天地，说不定就自由了！
【IIS搭建网站】如何使用本地电脑做服务器搭建web站点并公网访问
在网上各种教程和介绍中，搭建网页都会借助各种软件的帮助，比如网页运行的Apache和Nginx、数据库软件MySQL和MSSQL之类，为方便用户使用，还出现了XAMPP、PHPStudy、宝塔面板等等一系列集成服务，都是为了方便我们能快速建立网站。是不是不适用这些软件就无法建立网站了呢？答案当然是否
针对近日ChatGPT账号大批量封禁的理性分析
你的账号只是批量号里的一个而已，因为不凑巧，这些批量号里可能有一些操作触发了ChatGPT的审核机制，比如同一台机器同一个IP地址，1小时注册了300个账号，系统认为通过手工注册不可能达到这种效率，于是判定此操作作弊，然后把这台机器这个IP注册的账号全设为封禁。你如果被误伤，ChatGPT也不担心，
消息队列kafka及zookeeper机制
本文主要讲解kafka消息队列以及zookeeper的使用，讲解了zookeeper的部署、kafka的部署以及如何排查错误。讲解了kafka的工作原理以及特点、讲解了zookeeper的工作原理以及特点、
Segment Anything CV界的GPT—prompt-based里程碑式研究成果
Segment Anything由Meta AI发布，估计将成为计算机视觉界颠覆性成果，甚至可能重塑“计算机视觉”的概念。本文主要描述Segment AI的研究成果和简单应用，简明扼要提取有关论文的信息。
【一文足以系列】ORB SLAM2完整详细算法流程
逻辑详细且严密的讲述了ORBSLAM2的算法流程
物理信息神经网络PINNs : Physics Informed Neural Networks 详解
本博客主要分为两部分：1、PINN模型论文解读2、PINN模型相关总结一、PINN模型论文解读1、摘要：基于物理信息的神经网络（Physics-informed Neural Network， 简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，同时尊重由一般非线性偏微分方程描述的任何给定的物理
什么是AIGC？
很明显，ChatGPT的爆火，带动了AIGC（AI-Generated Content）概念的火热。
QT接入聊天机器人（OpenAI）
中国日报网2月17日电 综合外媒报道 近段时间来，由美国人工智能公司OpenAI推出的大语言模型ChatGPT在全球科技界和产业界刮起了一场“旋风”。数据显示，自去年11月30日正式发布以来，ChatGPT的用户数量已经突破1亿，成为了史上用户数量增长最快的应用，并激起了多家科技巨头之间的一场人工智
Python之ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块解决方案
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chatgpt对程序员会造成什么影响
16年阿尔法狗大战李世石的时候，全网也是刷屏AI，宣告程序员即将失业。我的观点一向很明确：写程序将是世界上最后一个消失的工作。ChatGPT根本不会写程序，它只是在大量人类写的代码基础上进行了总结。如果AI真的会写程序，它完全没有必要用高级语言写，因为会写程序的AI可以直接生成机器码。只有人类才需要
玩转ChatGPT：中科院ChatGPT Academic项目部署与测评
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带你一文透彻学习【PyTorch深度学习实践】分篇——线性模型 & 梯度下降
鉴于PyTorch深度学习实践系列文章，篇幅较长，有粉丝朋友反馈说不便阅读。因此这里将会分篇发布，以便于大家阅读。本次发布的是 “基础 模型&算法 回顾”章节中的线性模型、Gradient Descent（梯度下降）。
【ChatGPT】ChatGPT-5 强到什么地步？
ChatGPT的能力，为什么停止训练ChatGPT
Swin Transformer原理详解篇
CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——近年超火的Transformer你再不了解就晚了！🍁🍁🍁CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——VIT原理详解篇🍁🍁🍁CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——VIT
浅谈ChatGPT（人工智能）
chatgpt的简要介绍和发展前景
手把手教你win10下安装Anaconda
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超越ShuffleNet、MobileNet、MobileViT等模型的新backbone FasterNet
为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访
